\abstract{ La segmentaci\'on de tumores cerebrales en im\'agenes por resonancia
magn\'etica es una tarea sumamente compleja y de gran importancia a la hora de
realizar diagn\'osticos de salud sobre pacientes. Actualmente es realizada
manualmente por m\'edicos expertos, obteniendo resultados que dependen en gran
medida de qui\'en haga la segmentaci\'on y variando sensiblemente entre
diferentes estudios. Automatizar este proceso resulta dif\'icil debido a que las
propiedades de los tejidos tumorales a lo largo de diferentes estudios, como
pueden ser la intensidad de se\~nal, textura o forma, var\'ian sensiblemente o
incluso se asemejan a las propiedades de los tejidos sanos, dificultando su
identificaci\'on.\\
Frente a este tipo de problemas los procesos de segmentaci\'on semi-autom\'atica
proveen una forma de obtener resultados aproximados a partir de datos iniciales
provistos por el usuario. Estos m\'etodos permiten analizar las caracter\'isticas
de las im\'agenes sin necesidad de conocimiento previo de las mismas y
aprovechando peque\~nas muestras elegidas por un experto. En este estudio
presentamos un modelo de segmentaci\'on multimodal a partir de la minimizaci\'on
de energ\'ia, utilizando un algoritmo iterativo basado en graph cuts y max-flow.}
